一种改进的负关联规则挖掘算法

负关联规则A→—B(或者-A→B,-A→B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用．然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中．因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的．     

一种挖掘负关联规则的有效方法

负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基于相关系数和最小兴趣度的挖掘负关联规则的方法,并给出了相应的算法,实验表明该算法能有效提高挖掘效率.     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.     

基于负关联规则挖掘的价格调整

定制优良的产品价格是激烈竞争的市场中一个关键，基于负关联规则挖掘的技术提出一种新的定价方法。它可通过人力参与和完全自动两种方式进行。该方法具有易操作与易扩展的优点．实验表明该方法是有效的．     

兴趣关联规则的挖掘

通过对关联规则兴趣度的度量,在挖掘关联规则时可以避免无意义规则的产生。提出了一种度量关联规则兴趣度的方法,并给出了兴趣关联规则的挖掘算法。     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

负关联规则挖掘算法的研究与实现

传统的正关联规则主要考虑事务中所列举的项目,负关联规则不仅要考虑事务中所包含的项目,还要考虑事务中所不包含的项目,它包含了非常有价值的信息。本文对负关联规则的相关定义、支持度及置信度的计算方法进行了分析讨论,并讨论了对负关联规则挖掘中出现的矛盾规则问题及利用规则相关性解决矛盾规则问题,最后给出了其挖掘算法及其实现。     

兴趣模糊关联规则挖掘现状研究

模糊关联规则是通过给定最小支持率和最小信任度来得到很多关联规则的,这些规则之间大部分是显而易见或不相关,为有效得到用户关注的模糊关联规则,引用了兴趣度了的概念。本文主要针对目前兴趣模糊关联规则挖掘现状进行分析研究。     

关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了分析,指出了挖掘中的关键步骤,并给出了算法改进技术。     

关联规则中兴趣度阈值的应用研究

本文简要的介绍了数据挖掘技术,通过对关联分析的经典算法apriori在学生选课指导系统中的应用分析,找出apriori不适合学生选课指导系统的缺陷,提出增加兴趣度阈值以减少产生的无用规则,来提高挖掘的精度,为最终的学生选课决策提供辅助手段。     

一个基于约束的关联规则挖掘算法

给出了一个基于约束的关联规则挖掘算法，首先依赖加权支持度产生频繁项目集，然后利用兴趣度产生关联规则，并对过滤掉的频繁项目集进一步分析发现包含负项集的关联规则。     

基于兴趣度的高职课程关联规则挖掘

研究关联规则数据挖掘,讨论兴趣度的概念,设计基于此概念的算法.以高职成绩数据库为处理对象,分析课程间的关联规则,并以兴趣度为约束条件,剔除具有欺骗性的无效关联,挖掘一些合理可靠的课程间有趣的关联规则,从而为高职课程设置和教学大纲的修订提供参考,同时也验证了算法的有效性.     

基于序列模式的正负关联规则研究

序列模式可预测企业的发展方向，负关联规则可展现不良因素的根源，序列模式的正负关联规则为企业决策提供更全面的信息. 将序列模式和负关联规则的挖掘算法相结合，利用项集间的相关性，挖掘出序列模式的正负关联规则.     

时态关联规则挖掘综述

交易数据库中的关联规则挖掘是一个很有价值的问题。现在已有不少关联规则模型,挖掘关联规则的算法也在不断改进。然而,在真正的数据库中,一些特殊的问题还没有被解决。一个主要的未解决的问题就是处理包含时态信息的数据。近几年来,为了解决这个问题,已经提出了基于某些方法的研究。     

基于分辨矩阵的含负属性项关联规则挖掘

Apriori算法存在候选集、频繁集产生效率低,丢失有趣强关联规则等问题,提出一种基于分辨矩阵可以采掘含负属性项强关联规则的改进算法,最后给出一个实际例子实现该算法.     

关联规则挖掘的算法研究

数据挖掘是近年来出现的一种综合机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术,而关联规则是数据挖掘的核心技术。本文通过对关联规则挖掘算法的分析,给出了优化思想,最后展望了关联规则挖掘的未来方向。     

多最小支持度下的关联规则及其挖掘方法研究

数据挖掘指的是从大量的数据中提取隐含的、事先未知的、并且潜在有用的知识技术，是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一。关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一，获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点。针对目前大多数挖掘算法只能发现单一支持度下的关联规则问题，文中提出了一种基于多支持度的挖掘策略及在原有AprioriTid算法基础上的改进算法。     

定量关联规则的挖掘

介绍在关系数据库中包含定量和范围属性关联规则的挖掘问题，给出一些定义和方法，引人局部完备性来度量由于划分而引起大量信息的丢失程序，决定是否划分一个定量属性及划分数。     

关联规则挖掘研究综述

介绍了关联规则挖掘的一般概念,并对一些典型算法进行了介绍,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.     

正负关联规则挖掘算法在电子商务网站中的应用

摘要 为了增加电子商务网站的销售额,分析了商品推荐在电子商务系统中的作用,研究了数据挖掘中的正负关联规则挖掘技术的特点,提出了一种新的正负关联规则挖掘算法。新算法通过使用旋转数据库和位运算减少了扫描原始数据库的次数,加快了挖掘速度。另外,新算法在挖掘正规则的同时,利用负规则裁减掉无效规则,得到的结果更符合用户的购物行为。通过测试得出新算法比传统的Apriori算法执行时间更短,商品推荐更精确。